Denoising the Denoisers: An independent evaluation of microbiome sequence error-correction methods
Notice bibliographique
Résumé
High-depth sequencing of universal marker genes such as the 16S rRNA gene are a common strategy to profile microbial communities. Traditionally, sequence reads are clustered into operational taxonomic units (OTUs) at a defined identity threshold to avoid sequencing errors generating spurious taxonomic units. However, there have been numerous bioinformatic methods recently released that attempt to correct sequencing errors to determine real biological sequences at single nucleotide resolution by generating amplicon sequence variants (ASVs). As the microbiome field moves from OTUs to higher resolution ASVs, there is a need for an in-depth and unbiased comparison of these novel “denoising” methods. In this study, we conduct a thorough comparison of three of the most widely-used denoising methods on mock, soil, and host-associated communities. We tested three different methods - DADA2, UNOISE3, and Deblur - on four mock communities and found that, although they produced similar microbial compositions based on relative abundance, the methods identified vastly different numbers of ASVs. Our analysis of a soil dataset also showed that the three methods were consistent in their per-sample compositions, resulting in only minor differences based on weighted UniFrac distances. However, DADA2 tended to find more ASVs than the other two methods when analyzing both the real soil data and two other host-associated datasets, suggesting that it could be better at finding rare organisms. The three tested methods were significantly different in their run times, with UNOISE3 running greater than 1200 and 15 times faster than DADA2 and Deblur, respectively. Our results indicate that the choice of denoising method will depend on a researcher’s individual importance for identifying rare ASVs, the availability of computational resources, and their willingness to support open-source or closed-source software.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».